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漆远认为,scaling law还有红利,但是基于transformer(注:变压器)自回归架构的大模型不足够走到通用人工智能,无论是从AI技术本身角度还是从能耗的角度而言。未来要要把人工智能的逻辑推理为代表的符号主义和深度学习为代表的联结主义结合在一起,融合知识规则、数字世界与物理世界里的数据,去探索与发现世界里的未知规律。今天的深度学习是对数据的模拟和压缩,擅长对观测数据的概率内插预测,并不擅长对数据之外的外插推演,更不擅长多步的逻辑推演。而爱因斯坦的大脑,作为人类智能一个巅峰体现,结合有限的物理观测数据、自己的“合成数据”和黎曼几何等数学工具,提出狭义和广义相对论,适用于广阔的宇宙。漆远认为实现通用人工智能的最好标志之一就是实现 “AI爱因斯坦”,发现复杂世界的未知规律。 

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奥运冠军钱红亲临现场,在“艺彩纷呈 V跑之旅”线路中作为领跑,通过专业的指导和讲解,为团队成员提供丰富多样的文化体验和健身乐趣。钱红在随后的发布仪式上结合探访体验,发布了《2024东城区文化探访倡议书》,邀请更多国内外游客来到大美东城,参与文化探访,亲身体验文化的魅力,传承文化的精神。

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  • 十年前,怀揣着“让人工智能有用”的想法,漆远带领团队把核心机器学习系统第一次从200万参数百倍提升到几亿参数,取得了大规模的业务效果提升,彰显出数据、算法和工程能力的集成变革,正是今天人工智能圈津津乐道的Scaling law(注:尺度定律)的体现。

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